Measuring Neural Entrainment to Beat and Meter in Infants: Effects of Music Background
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Notice bibliographique
Résumé
Caregivers often engage in musical interactions with their infants. For example, parents across cultures sing lullabies and playsongs to their infants from birth. Behavioral studies indicate that infants not only extract beat information, but also group these beats into metrical hierarchies by as early as 6 months of age. However, it is not known how this is accomplished in the infant brain. An EEG frequency-tagging approach has been used successfully with adults to measure neural entrainment to auditory rhythms. The current study is the first to use this technique with infants in order to investigate how infants' brains encode rhythms. Furthermore, we examine how infant and parent music background is associated with individual differences in rhythm encoding. In Experiment 1, EEG was recorded while 7-month-old infants listened to an ambiguous rhythmic pattern that could be perceived to be in two different meters. In Experiment 2, EEG was recorded while 15-month-old infants listened to a rhythmic pattern with an unambiguous meter. In both age groups, information about music background (parent music training, infant music classes, hours of music listening) was collected. Both age groups showed clear EEG responses frequency-locked to the rhythms, at frequencies corresponding to both beat and meter. For the younger infants (Experiment 1), the amplitudes at duple meter frequencies were selectively enhanced for infants enrolled in music classes compared to those who had not engaged in such classes. For the older infants (Experiment 2), amplitudes at beat and meter frequencies were larger for infants with musically-trained compared to musically-untrained parents. These results suggest that the frequency-tagging method is sensitive to individual differences in beat and meter processing in infancy and could be used to track developmental changes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle